10、自主迷宫导航：基于神经进化的解决方案

自主迷宫导航：基于神经进化的解决方案

1. 引言

迷宫导航是计算机科学中的经典问题，与自主导航领域紧密相关。本文将介绍如何使用基于神经进化的方法来解决迷宫导航挑战，包括定义目标导向的适应度函数，以及如何使用Python编写迷宫导航机器人的模拟器和相关环境。

2. 技术要求

要完成相关实验，需要满足以下技术要求：
- 操作系统：Windows 8/10、macOS 10.13 或更高版本，或现代 Linux 系统。
- 软件：Anaconda 发行版 2019.03 或更高版本。
- 代码：可在 https://github.com/PacktPublishing/Hands-on-Neuroevolution-with-Python/tree/master/Chapter5 找到。

3. 迷宫导航问题

迷宫导航问题是一个经典的计算机科学问题，与创建能够在模糊环境中找到路径的自主导航代理密切相关。迷宫环境是一类具有欺骗性适应度景观的问题的示例。这意味着目标导向的适应度函数在迷宫中接近最终目标点的死胡同处可能具有陡峭的适应度分数梯度。这些区域成为基于目标的搜索算法的局部最优解，算法可能会在这些区域收敛。当搜索算法收敛于这些欺骗性的局部最优解时，就无法找到合适的迷宫求解代理。

例如，在一个二维迷宫中，存在局部最优的死胡同，如图所示：